from transformers import BertTokenizer, BertModel
import os

# 设置模型文件所在的本地路径
model_name = "C:/Users/86182/Desktop/sqsx_lqbz/model_download"

# 检查路径是否存在
if not os.path.exists(model_name):
    raise ValueError(f"The specified model path does not exist: {model_name}")

# 加载分词器并自动生成 tokenizer_config.json（如果不存在）
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
tokenizer.save_pretrained(model_name)  # 如果你需要保存分词器文件

# 加载BERT模型
model = BertModel.from_pretrained(model_name)

# 定义输入文本
input_text = "Hello, how are you?"

# 对输入进行分词编码
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

# 使用模型生成输出（BERT模型只输出编码后的隐藏状态）
outputs = model(**inputs)

# 打印输出的 last_hidden_state
print(outputs.last_hidden_state)
